DOI:  10.52362/jmijayakarta.v1i4.567
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## PENERAPAN DATA MINING PEMBUATAN PRODUK BARU TINTA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI
Laili Zami Saputri 1 , Sugiyono 2 laili.zami@gmail.com , inosoguy007@gmail.com Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Cipta Karya Informatika Jl. Almadaniah 2, Pondok Gede, Bekasi, Indonesia Jl. Raden Inten II, Duren Sawit, Jakarta Timur, Indonesia
Received : 2021-08-25, Revised : 2021-08-28, Accepted : 2021-09-02

## Abstrak
PT.  DIC  Graphics  merupakan  salah  satu  perusahaan  manufaktur  yang  bergerak  di  bidang  penjualan tinta kemas. Guna meningkatkan kualitas pelayanan terhadap konsumen, perusahaan tersebut dituntut untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  seringkali  muncul  diantaranya,  kurangnya  atau  tidak  ada (habis)  stok  persediaan  dari  jenis  tinta  yang  paling  diminati.  Hal  tersebut  dapat  disebabkan  karena pola perilaku belanja konsumen yang selalu berubah-ubah dan tidak dapat diprediksi. Oleh karena itu, dalam  upaya  mengatasi  permasalahan  yang  terjadi,  penelitian  ini  dibuat  dengan  tujuan  untuk memprediksi penjualan tinta pada PT. DIC Graphics dengan menerapkan algoritma apriori sehingga dapat  diketahui  pola  perilaku  konsumen  dan  diharapkan  dapat  meningkatkan  penjualan  pada perusahaan tersebut. Adapun untuk data yang digunakan yaitu dengan memanfaatkan data history dari semua transaksi yang pernah terjadi di PT. DIC Graphics. Dari hasil penelitian ini, diperoleh bahwa algoritma  apriori  dapat  membantu  mengembangkan  strategi  pemasaran  untuk  memasarkan  produk lain dengan menganalisa kelebihan dari nilai jual produk yang paling laris terjual.
Kata kunci: Algoritma Apriori, Data Mining, Penjualan Produk tinta.

## Abstract
PT.  DIC  Graphics  is  a  manufacturing  company  engaged  in  the  sale  of  packaging  ink.  In  order  to improve the quality of service to consumers, the company is required to be able to overcome problems that often arise, including the lack or absence of (out of stock) supplies of the most desirable types of ink.  This can  be caused  by  the  pattern of  consumer  spending  behavior  that is  always changing  and unpredictable. Therefore, in an effort to overcome the problems that occur, this study was made with the aim of predicting ink sales at PT. DIC Graphics by applying a priori algorithm so that consumer behavior  patterns  can  be  known  and  is  expected  to  increase  sales  at  the  company.  As  for  the  data used,  namely  by  utilizing  historical  data  from  all  transactions  that  have  occurred  at  PT.  DIC Graphics.  From  the  results  of  this  study,  it  was  found  that  the  a  priori  algorithm  can  help  develop marketing strategies to market other products by analyzing the advantages of selling the best-selling products.
Keywords: Apriori Algorithm, Data Mining, Ink Product Sales.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 1. PENDAHULUAN (Introduction)
Dalam dunia bisnis, setiap perusahaan sudah tentu harus bisa bersaing dan berpikir bagaimana caranya agar perusahaan bisa terus berkembang dan dapat memperluas skala bisnisnya tersebut. Agar dapat meningkatkan penjualan produk yang dijual, para pelaku usaha harus memiliki berbagai strategi yang dilakukan. Salah satu caranya yaitu dengan memanfaatkan seluruh data transaksi penjualan yang telah terjadi pada perusahaan itu sendiri.
PT.  DIC  Graphics  merupakan  salah  satu  perusahaan  manufaktur  yang  bergerak  di  bidang penjualan tinta dengan jenis tinta diantaranya PU ink, Offset ink, Flexo ink, UV ink, Metal 2pc ink, dan masih banyak lagi jenis yang lainnya. Guna meningkatkan kualitas pelayanan terhadap konsumen pada  PT.  DIC  Graphics,  perusahaan  dituntut  untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  seringkali muncul  diantaranya,  kurangnya  atau  tidak  ada  (habis)  stok  persediaan  dari  jenis  tinta  yang  paling diminati oleh konsumen sehingga dapat berdampak terhadap penurunan penjualan. Hal tersebut dapat disebabkan karena pola perilaku belanja konsumen saat ini yang selalu berubah-ubah dan tidak dapat diprediksi setiap harinya.
Maka dari itu, untuk mengatasi permasalahan yang terjadi pada PT. DIC Graphics, diperlukan suatu  model  khusus  agar  dapat  memprediksi  penjualan  periode  selanjutnya  dengan  memanfaatkan data  melalui  pengamatan  history  request  pembuatan  produk  baru  tinta.  Data  tersebut  tidak  hanya berfungsi  sebagai  arsip  bagi  perusahaan,  tetapi  juga  dapat  diolah  menjadi  informasi  yang  berguna dalam upaya peningkatan penjualan dan pemasaran produk.
Berdasarkan penjelasan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penjualan tinta pada PT.  DIC  Graphics  dengan  menerapkan  algoritma  apriori  sehingga  dapat  diketahui  pola  perilaku konsumen dan diharapkan dapat meningkatkan penjualan pada perusahaan tersebut.

## 2. TINJAUAN LITERATUR (Literature Review)
A. Analisis Asosiasi
Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item (Kusrini, 2009). Interestingness measure yang dapat digunakan dalam data mining adalah:
a.  Support, adalah suatu  ukuran  yang  menunjukkan  seberapa  besar  tingkat  dominasi suatu item atau itemset dari keseluruhan transaksi.
b.  Confidence,  adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukkan  hubungan  antar  dua  item  secara conditional (berdasarkan suatu kondisi tertentu).
Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi  menjadi  2  tahap,  yakni  melakukan  analisa  pola frekuensi tinggi (frequent pattern) dan berikutnya adalah proses pembentukan aturan asosiasi.
Aturan  asosiasi  akan  menggunakan  data  latihan,  sesuai  dengan  pengertian  data  mining, untuk menghasilkan pengetahuan. Pengetahuan untuk mengetahui item-item belanja yang sering dibeli  secara  bersamaan  dalam  suatu  waktu.  Aturan  asosiasi  yang  berbentuk  “if…then…”  atau “jika…maka…” merupakan pengetahuan yang dihasilkan dari fungsi

## B. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  suatu  algoritma  dasar  yang  diusulkan  oleh  Agrawal  &  Srikant pada  tahun  1994  untuk  penentuan  frequent  itemsets  untuk  aturan  asosiasi  boolean.  Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa  atribut  sering  disebut  affinity  analysis  atau  market  basket  analysis.  Analisis  asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan suatu kombinasi item.  Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk menghasilkan  algoritma  yang  efisien  adalah  analisis  pola  frequensi  tinggi(frequent  pattern mining). Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur , yaitu : support dan  confidence.  Support  (nilai  penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam database,  sedangkan  confidence  (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam aturan asosiasi. Tahap-tahap Pada Algoritma Apriori :
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi dengan Algoritma Apriori Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam basis data. Nilai support sebuah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
b. Tahap Pembentukan Kombinasi 2 Itemset
Sementara,  nilai  support  dari  2  item  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus  : Support(A,B) = P(A∩B)
Frequent  itemset  menunjukkan  itemset  yang  memiliki  frekuensi  kemunculan  lebih dari  nilai  minimum  yang  ditentukan  (Ø).  Misalkan  Ø=  2,  maka  semua  itemsets  yang frekuensi  kemunculannya  lebih  dari  atau  sama  dengan  2  kali  disebut  frequent.  Himpunan dari frequent k-itemset dilambangkan dengan Fk
c. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan asosiatif A->B. Nilai confidence dari aturan A->B diperoleh dengan rumus berikut:
Untuk  menentukan  aturan  asosiasi  yang  akan  dipilih  maka  harus  diurutkan  berdasarkan Support × Confidence. Aturan diambil sebanyak n aturan yang memiliki hasil terbesar.
Penelitian  tentang  algoritma  apriori  sudah  banyak  dilakukan  sebelumnya.  Penelitian- penelitian lain yang berhubungan dengan algoritma apriori yang dipakai sebagai referensi dalam penelitian ini antara lain adalah sebagai berikut:

## Tabel 1 Kajian Pustaka Utama KAJIAN PUSTAKA UTAMA
No Judul Paper Nama Penulis Nama Jurnal & No. ISSN / ISBN / DOI 1 Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori Erma Delima Sikumbang p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Masalah Yang Ditemukan : perusahan  sulit  mendapatkan  informasi  yang  update  seperti  tingkat  penjualan perperiode. Ketersediaan data penjualan yang besar tidak digunakan secara maksimal karena  belum  adanya  sistem  pendukung  keputusan  dan  metode  yang  dapat digunakan untuk merancang sebuah strategi bisnis dalam meningkatkan penjualan.
Solusi Yang Dilakukan : penelitian ini menggunakan algoritma apriori untuk mengetahui pola kombinasi item dan  itemset  frekuensi  tinggi  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  faktor  pengambilan keputusan dalam memprediksi persedian barang sepatu
2 Penerapan  Data  Mining  Asosiasi Pada Persediaan Obat lischa Febrivani, Saifullah, Riki Winanjaya e-ISSN : 2723-6129
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Masalah Yang Ditemukan : Instalasi  farmasi  Dr  RSUD  Djasamen  Saragih  Pematangsiantar  sering  mengalami permasalahan terhadap stok obat yang akan diberikan kepada pasien. Permasalahan tersebut    adalah    pihak    Instalasi    farmasi    Dr    RSUD    Djasamen    Saragih Pematangsiantar    harus  mengganti  merek  obat  dengan  kandungan  obat  yang  sama yang telah diresepkan oleh dokter, karena stok obat mengalami  kekosongan.
Solusi Yang Dilakukan : Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  adalah  dengan  tetap  tersedianya    berbagai  jenis obat  digudang  Instalasi  Farmasi.    Untuk    mengetahui    obat    apa    saja    yang  biasa diresepkan    dokter    untuk    diberi    kepada    pasien,    dapat  dilakukan    dengan menggunakan    analisa    yaitu    dengan    melakukan    analisa    persediaan    obat    yang paling  sering
diresepkan    oleh    dokter.    Algoritma    yang    digunakan    untuk    melakukan    analisa tersebut  adalah  menggunakan Algoritma apriori.
3 Penerapan  Data  Mining  Asosiasi pada  Pola  Transaksi  dengan Metode Apriori Nita Syahputri ISSN: 2548-9771 e-ISSN: 2549-7200 Masalah Yang Ditemukan :
Perusahaan  membutuhkan  alat  bantu  analisis  untuk  memberikan  informasi  yang bermanfaat  bagi  perusahaan  dalam  penentuan  seperti  makanan  atau  minuman  apa yang paling diminati oleh konsumen.
Solusi Yang Dilakukan : Penelitian  menggunakan  metode  apriori  untuk  di  bangun  sebuah  sistem  untuk menentukan dan mengetahui banyaknya makanan atau minuman yang diminati oleh konsumen.  Dimana  hal  ini  sangat  berguna  bagi  konsumen  dalam  menentukan makanan dan minuman yang enak.
4 Penerapan  Data  Mining  Pada Transaksi Penjualan Produk Herbalife Nutrition Menggunakan Metode Apriori Oktavian Nyuwito Hari ISSN: 2721-7523 Masalah Yang Ditemukan :
Menghadapi persaingan bisnis Herbalife  Nutrition  di  Indonesia
Solusi Yang Dilakukan : Penelitian  menggunakan  metode  apriori  untuk  pengembangan  peningkatan penjualan, pemasaran produk serta  mendapatkan  informasi  tentang  hasil  produk yang    paling    banyak    dibutuhkan    pada    customer    dari    suatu  database  transaksi penjualan Independent Distributor
5 Penerapan Data Maining Terhadap  Penjualan  Pipa  Pada CV. Gaskindo Sentosa Mengguakan  Metode  Algoritma Apriori Golda TM Napitupul, Anggi Oktaviani, Dahlia Sarkawi, Ita Yulianti p-ISSN: 2656-1743 e-ISSN: 2656-1735
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Masalah Yang Ditemukan : Perusahan  seringkali  masih  menggunakan  cara  manual  dalam  strategi  pemasaran produknya yang tidak memiliki acuan dan hanya berdasarkan perkiraan. Mekanisme seperti  ini  mengakibatkan  promosi  tidak  tepat  sasaran  dan  biaya  promosi  terbuang sia-sia.
Solusi Yang Dilakukan : Penerapan  algoritme  dan  association  rule  pada  dataset  transaksi  pembelian  untuk memberikan rekomendasi produk promosi bagi pelanggan.
6 Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan Ariefana Ria Riszky, Mujiono Sadikin p-ISSN: 2620-4002 e-ISSN: 2338-0403 Masalah Yang Ditemukan :
Perusahan  seringkali  masih  menggunakan  cara  manual  dalam  strategi  pemasaran produknya yang tidak memiliki acuan dan hanya berdasarkan perkiraan. Mekanisme seperti  ini  mengakibatkan  promosi  tidak  tepat  sasaran  dan  biaya  promosi  terbuang sia-sia.
Solusi Yang Dilakukan : Penerapan  algoritme  dan  association  rule  pada  dataset  transaksi  pembelian  untuk memberikan rekomendasi produk promosi bagi pelanggan.
7 Penerapan Data Mining Menggunakan  Metode  Apriori Untuk Menyusun Pola Persediaan inventaris Barang Pada  Biro  Sarana  Dan  Prasarana Universitas Prima Indonesia Windania Purba p-ISSN: 2548 – 8856 e-ISSN: 2549 Masalah Yang Ditemukan :
pencarian  data  inventaris  masih  dilakukan  dengan  cara  yang  sulit  yakni  harus melihat catatan inventaris satu persatu.
Solusi Yang Dilakukan : Penelitian menggunakan metode apriori untuk pembuatan sebuah sistem yang dapat melakukan  pengolahan  data  untuk  mengelompokan  data-data  inventaris  sehingga terdapat susunan pola persediaan inventaris.
8 Penerapan  Data  Mining  Dalam Prediksi Penjualan Prabot Rumah Tangga  Menggunakan  Metode Apriori Pada Toko Hasanah Mart Natalia Silalahi SSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Masalah Yang Ditemukan : Hasanah Mart memiliki pembeli yang sangat banyak mengakibatkan banyaknya data yang tertumpuk dalam proses transaksi kerap sekali pelanggan bingung menemukan tata  letak  produk  yang  diinginkan  secara  bersamaan,Hasanah  Mart  juga  sering ketinggalan  ketersediaan  bahan  dan  produk  dengan  merek  tertentu  yang  tidak tersedia, dikarenakan data yang dimiliki terlalu banyak sehingga membuat Hasanah Martsulit untuk melakukan pendataan produk  yang  akan  di penuhi  pasokan  atau
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
stok  barang  suatu  produk  dan  menentukan  tata  letak  yang  dapat mempengaruhi mempermudah  penemuan  barang  yang  sering  sekali  dibeli  secara  bersamaan, karena  data  yang terlalu banyak jika dikerjakan secara manual akan mengakibatkan banyaknya  waktu  yang  tersita,  pengerjaan  yang  lambat  dan  dapat  terjadinya tertukarnya  data  bahkan  kehilangan  satu  jenis  data  yang  sangat  penting  untuk dikelola.
Solusi Yang Dilakukan : Penelitian  menggunakan  metode  apriori  untuk  membangun  sistem  komputerisasi untuk  memprediksi  penjualan  barang  prabot  rumah  tangga  agar  meminimalisir bahkan mentiadakan permasalahan seperti diatas
9 Penerapan  Data  Mining  Asosiasi Pada Persediaan Obat Elischa Febrivani, Saifullah, Riki Winanjaya e-ISSN : 2723-6129
Masalah Yang Ditemukan :
Instalasi  farmasi  Dr  RSUD  Djasamen  Saragih  Pematangsiantar  sering  mengalami permasalahan terhadap stok obat yang akan diberikan kepada pasien. Permasalahan tersebut    adalah    pihak    Instalasi    farmasi    Dr    RSUD    Djasamen    Saragih Pematangsiantar    harus  mengganti  merek  obat  dengan  kandungan  obat  yang  sama yang telah diresepkan oleh dokter, karena stok obat mengalami  kekosongan.
Solusi Yang Dilakukan :
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  adalah  dengan  tetap  tersedianya    berbagai  jenis obat  digudang  Instalasi  Farmasi.    Untuk    mengetahui    obat    apa    saja    yang  biasa diresepkan    dokter    untuk    diberi    kepada    pasien,    dapat  dilakukan    dengan menggunakan    analisa    yaitu    dengan    melakukan    analisa    persediaan    obat    yang paling  sering
diresepkan    oleh    dokter.    Algoritma    yang    digunakan    untuk    melakukan    analisa tersebut  adalah  menggunakan Algoritma apriori.
10 Penerapan  Data  Mining  dengan Memanfaatkan Metode Association  Rule  untuk  Promosi Produk Rintho Rante Rerung p-ISSN 2548-737X e-ISSN 2548-8678
Masalah Yang Ditemukan :
Distro  Nasional  telah  mempromosikan  produk  mereka  dengan  cara  online  yaitu dengan  memanfaatkan  media  sosial  Facebook  dan  situs-situs  yang  menyediakan iklan.  Namum  demikian,  cara  di  atas  dinilai  belum  begitu  efektif  karena  ketika mempromosikan/menawarkan  produk  belum  memperhitungkan  seberapa  besar kemungkinan  pelanggan  tertarik  kepada  produk  tersebut.  Dengan  cara  seperti  ini bukan tidak mungkin suatu saat pelanggan akan  merasa risih dan mengangap spam setiap  informasi  yang  kita  kirim  dikarenakan  tidak  tertarik  dengan  produk  yang ditawarkan/ dipromosikan.
Solusi Yang Dilakukan : Penelitian ini menggunakan metode apriori untuk menentukan produk apa saja yang cocok untuk dipromosikan kepada pelanggan.
11 Penerapan  Data  Mining  Untuk Menentukan Pola Penjualan Muhammad yahril, Kamil Erwansyah, p:ISSN : 2621-8976 e-ISSN : 2615-5133
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Peralatan  Sekolah  Pada  Brand Wigglo  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori Milfa Yetri
Masalah Yang Ditemukan : Data transaksi penjualan di Brand Wigglo semakin bertambah banyak sehingga data tersebut menumpuk, Namun data ini seringkali diperlakukan hanya sebagai rekaman tanpa pengolahan lebih lanjut sehingga tidak mempunyai nilai guna lebih untuk bisa dimanfaatkan dengan baik.
Solusi Yang Dilakukan : Penelitian ini menggunakan metode apriori untuk dapat membantu dalam penentuan pola penjualan peralatan sekolah
12 Penerapan Data Mining Terhadap Data  Penjualan  Lapis  Bogor Sangkuriang Dengan Metode Algoritma Apriori Bella Audi Najib, Nining Suryani p-ISSN 2442-2436 e-ISSN: 2550-0120
Masalah Yang Ditemukan :
LAPIS  BOGOR  SANGKURIANG  dituntut  agar  dapat  menemukan  suatu  formula yang dapat meningkatkan penjualan produk dipasar
Penelitian ini menggunakan metode apriori untuk dapat menemukan sejumlah aturan asosiasi  dari  basis  data  transaksi  dan  dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan  dalam pembuatan strategi pemasaran dan penjualan
13 Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung  Informasi  Strategi Penjualan Robby Takdirillah e-ISSN 2549-7472
Masalah Yang Ditemukan : permasalahan  mengenai  suatu  barang  yang  menumpuk  di  gudang  dikarenakan jumlah  pembelian  yang  kurang  oleh  karena  itu  pelaku  bisnis  ritel  harus  dapat menentukan strategi penjualan agar stok barang di gudang tersebut dapat berkurang.
Solusi Yang Dilakukan :
Penelitian  ini  menggunakan  metode  apriori  dengan  memanfaatkan  data  transaksi penjualan untuk menentukan strategi penjualan.
14 Implementasi  Data  Mining  Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori Dini Silvi Purnia, Ai Ilah Warnilah ISSN: 2527-449X E-ISSN: 2549-7421 Masalah Yang Ditemukan :
menuntut  para  pengembang  untuk  menemukan  suatu  strategi  yang  dapat meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  produk  yang  dijual,  salah  satunya  adalah dengan pemanfaatan data penjualan produk.
Solusi Yang Dilakukan :
Penelitian  ini  menggunakan  metode  apriori  untuk  pengembangan  peningkatkan penjualan dan pemasaran produk kacamata 15 Analisis  Market  Basket  Dengan Algoritma Apriori Pada Ahmad Rifqy Alfiyan, Ahmad Hafidzul p-ISSN: 2527-449X, e-ISSN: 2549-7421
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Transaksi Penjualan Di Freshfood Kahfi, Mochammad Rizky Kusumayudha, Muhammad Rezki
Masalah Yang Ditemukan : ketersediaan  data  transaksi  yang  menumpuk  serta  belum  adanya  pengorganisiran promosi sesuai dengan keadaan
Solusi Yang Dilakukan :
Penelitian  ini  menggunakan  metode  apriori  dengan  memanfaatkan  data  transaksi penjualan dan hasilnya dapat digunakan sebagai pedoman dalam penyusunan market basket..

## 3. METODE PENELITIAN (Research Method)
Sampel didalam penelitian ini adalah data request pembuatan tinta baru tahun 2020, untuk data sampel  penelitian  akan  diambil  dari  bulan      Januari  2020  sampai  dengan  Desember  2020  dengan jumlah  request  1568  item  yang  didapat  pada  PT.  DIC  Graphics.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  dan  sekunder.  Data  primer  diperoleh  dari  wawancara  atau pengamatan  secara  langsung,  wawancara  dilakukan  untuk  mengetahui  masalah  yang  dihadapi karyawan  dalam  mengatasi  permasalahan  kurangnya  atau  habisnya  stock  persediaan  dari  jenis  tinta yang paling diminati oleh konsumen  yang tentu saja berpengaruh terhadap produktivitas,  sedangkan data  sekunder  diperoleh  melalui  jurnal-jurnal  yang  membahas  metode  yang  sama  seperti  penulis melakukan  penelitian  dan  data-data  dari  perusahaan.  Batasan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui pola kombinasi item dan itemset frekuensi tinggi sehingga dapat dijadikan sebagai faktor pengambilan  keputusan  dalam  memprediksi  persedian  tinta.  Selain  itu  batasan  pada  penelitian  ini adalah  akan  menghasilkan  prediksi  penjualan  pada  PT.  DIC  Graphics  dengan  menggunakan  data history  transaksi  yang  sudah  terjadi  dan  menerapkan  teknik  data  mining  yaitu  algoritma  apriori dengan cara mencari rule prediksinya.
Tahapan penelitian yang di lakukan sebagai berikut:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Gambar 1 Tahapan Metedologi

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN (Results and Analysis)
Tabel 1 Data Request Bulan Januari 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 23 2 UV 6 3 PU 7 4 Surface 2 5 Flexo 16 6 Metal 3pc 0 7 Metal 2pc 4
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 23, Flexo request 16, PU request 7.
Tabel 2 Data Request Bulan Februari 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 42 2 UV 10 3 PU 5 4 Surface 4 5 Flexo 38 6 Metal 3pc 0 7 Metal 2pc 15
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 42, Flexo request 38, Metal 2pc request 15.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tabel 3 Data Request Bulan Maret 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 27 2 UV 5 3 PU 11 4 Surface 1 5 Flexo 72 6 Metal 3pc 0 7 Metal 2pc 45
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 27, Flexo request 72, Metal 2pc request 45.
Tabel 4 Data Request Bulan April 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 51 2 UV 2 3 PU 2 4 Surface 0 5 Flexo 60 6 Metal 3pc 0 7 Metal 2pc 6
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 51, Flexo request 60, Metal 2pc request 6.
Tabel 5 Data Request Bulan Mei 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 48 2 UV 0 3 PU 1 4 Surface 0 5 Flexo 23 6 Metal 3pc 0 7 Metal 2pc 9
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 48, Flexo request 23, Metal 2pc request 9.
Tabel 6 Data Request Bulan Juni 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 54 2 UV 42 3 PU 2 4 Surface 2 5 Flexo 32 6 Metal 3pc 5 7 Metal 2pc 12
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 54, Flexo request 32, UV request 42.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tabel 7 Data Request Bulan Juli 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 32 2 UV 9 3 PU 8 4 Surface 0 5 Flexo 87 6 Metal 3pc 0 7 Metal 2pc 22
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 32, Flexo request 87, Metal 2pc request 22.
Tabel 8 Data Request Bulan Agustus 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 76 2 UV 4 3 PU 6 4 Surface 1 5 Flexo 51 6 Metal 3pc 1 7 Metal 2pc 12
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 76, Flexo request 51, Metal 2pc request 12.
Tabel 9 Data Request Bulan September 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 51 2 UV 2 3 PU 3 4 Surface 1 5 Flexo 32 6 Metal 3pc 2 7 Metal 2pc 15
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 51, Flexo request 32, Metal 2pc request 15.
Tabel 10 Data Request Bulan Oktober 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 87 2 UV 6 3 PU 8 4 Surface 0 5 Flexo 83 6 Metal 3pc 4 7 Metal 2pc 5
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 87, Flexo request 83, PU request 8.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tabel 11 Data Request Bulan November 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 50 2 UV 11 3 PU 10 4 Surface 3 5 Flexo 38 6 Metal 3pc 4 7 Metal 2pc 10
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 50, Flexo request 38, UV request 11.
Tabel 12 Data Request Bulan Desember 2020 No Jenis Tinta Jumlah 1 Offset 62 2 UV 0 3 PU 3 4 Surface 0 5 Flexo 41 6 Metal 3pc 13 7 Metal 2pc 31
Berdasarkan dari tabel diatas jumlah request pembuatan tinta baru yang paling banyak direquest adalah Offset request 62, Flexo request 41, Metal 2pc request 31
Berdasarkan hasil dari pola transaksi request produk baru, maka dibuatlah format tabular menjadi 1-itemset seperti tabel dibawah ini. Fungsinya nanti adalah untuk mendapatkan calon (k+1)-itemset berikutnya:
Tabel 13 Tabular Data Transaksi (1-Itemset) Bulan PU Flexo Offset Metal 2pc UV 1 1 1 1 0 0 2 0 1 1 1 0 3 0 1 1 1 0 4 0 1 1 1 0 5 0 1 1 1 0 6 0 1 1 0 1 7 0 1 1 1 0 8 0 1 1 1 0 9 0 1 1 1 0 10 1 1 1 0 0 11 0 1 1 0 1 12 0 1 1 1 0 Jumlah 2 12 12 8 2
Buat  kombinasi  2-itemset  yang  mungkin,  dengan  memasangkan  satu  item  dengan  item lainnya.  Kombinasi  yang  telah  dibentuk  kemudian  hitung  jumlah  kemunculannya  pada  setiap transaksi.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tabel 14 Calon Kandidat 2-itemset yang mungkin Kombinasi Jumlah PU Flexo 2 PU Offset 2 PU Metal 2pc 0 PU UV 0 Flexo Offset 12 Flexo Metal 2pc 8 Flexo UV 2 Offset Metal 2pc 8 Offset UV 2 Metal 2pc UV 2
Jika ditetapkan nilai threshold (min_support) = 8, maka didapat frequent 2-itemset (F2) yaitu : F2 = [Flexo, Offset], [Fexo, Metal 2pc],[Offset, Metal 2pc].
Calon kandidat 3-itemset dibentuk juga dengan cara yang sama yaitu memasangkan item satu dengan item lain sehingga membentuk calon kandidat 3-itemset seperti pada Table 15.
Tabel 15 Calon Kandidat 3-itemset yang mungkin Kombinasi Jumlah PU Flexo Offset 2 PU Flexo Metal 2pc 0 PU Flexo UV 0 PU Offset Metal 2pc 0 PU Offset UV 0 PU Metal 2pc UV 0 Flexo Offset Metal 2pc 8 Flexo Offset UV 2 Flexo Metal 2pc UV 0 Offset Metal 2pc UV 0
Nilai  threshold  (min_support)  sudah  ditetapkan  sebelumnya  =  8,  maka  didapat  frequent  3- itemset (F3) yaitu:
F3 = [Flexo, Offset, Metal 2pc]
Jika tidak terdapat lagi (k+1)-itemset yang bisa dibentuk, maka hitung nilai support dan confidence  masing-masing  frequent  itemset.  Aturan  asosiasi  dibentuk  berdasarkan  frequent (k+1)-itemset yang terpilih.
Tabel 16 Calon Aturan Asosiasi dan Frequent 2-Itemset (F2) Aturan Support Confidence If Flexo, then Metal 2pc 8/12 = 66.67% 8/12 = 66.67% If Metal 2pc, then Flexo 8/12 = 66.67% 8/8 = 100% If Offset, then Metal 2pc 8/12 = 66.67% 8/12 = 66.67% If Metal 2pc, then Offset 8/12 = 66.67% 8/8 = 100% If Flexo, then Offset 12/12 = 100% 12/12 = 100% If Offset, then Flexo 12/12 = 100% 12/12 = 100%
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Tabel 17 Calon Aturan Asosiasi dan Frequent 3-Itemset (F3) Aturan Support Confidence If Flexo and Offset,then Metal 2pc 8/12 = 66.67% 8/12 = 66.67% If Flexo and Metal 2pc, then Offset 8/12 = 66.67% 8/8 = 100% If Offset and Metal 2pc, then Flexo 8/12 = 66.67% 8/8 = 100%
Aturan asosiasi yang dipilih adalah aturan yang mempunyai nilai confidence yang lebih besar  atau  sama  dengan  dari  nilai  min_confidence.  Ditetapkan  nilai  min_confidence  adalah 80%, maka aturan asosiasi final yang dapat dibentuk adalah seperti pada Table 18:
Tabel 18 Aturan Asosiasi Final Aturan Support Confidence Support & Cofidence If  buy  Metal  2pc,  then  buy Flexo 8/12 = 66.67% 8/8 = 100% 0.67 If  buy  Metal  2pc,  then  buy Offset 8/12 = 66.67% 8/8 = 100% 0.67 If buy Flexo, then buy Offset 12/12 = 100% 12/12 = 100% 1.00 If buy Offset, then buy Flexo 12/12 = 100% 12/12 = 100% 1.00 If  buy  Flexo  and  Metal  2pc, then buy Offset 8/12 = 66.67% 8/8 = 100% 0.67 If  buy  Offset  and  Metal  2pc, then buy Flexo 8/12 = 66.67% 8/8 = 100% 0.67
Pengujian data yang telah dihasilkan berupa pola hubungan kombinasi antara items dan aturan asosiasi sesuai dengan Algoritma Apriori dilakukan pengujian menggunakan Rapidminer versi 7.3.
Gambar 1 Proses Pemasukan Data Melalui Software Rapid Miner
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Gambar 2 Hasil Graph View Melalui Software Rapid Miner

## Gambar 3 Hasil Tabel Melalui Software Rapid Miner

## 5. KESIMPULAN (Conclusion)
Berdasarkan hasil implementasi dari RapidMiner, maka diperoleh pola kombinasi yaitu :
1. If buy Flexo, then buy Offset dengan support 100% dan confidence 100%.
2. Selanjutnya If buy Offset, then buy Flexo dengan support 100% dan confidence 100%.
3. Selanjutnya If buy Metal 2pc, then buy Flexo dengan support 66.67% dan confidence 100%.
4. Selanjutnya diperoleh If buy Metal 2pc, then buy Offset support 66.67% dan confidence 100%.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v0i0.xxx
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
5. Kemudian selanjutnya If buy Flexo and Metal 2pc, then buy Offset dengan support 66.67% dan confidence 100%.
6. Terakhir  diperoleh  If  buy  Offset  and  Metal  2pc,  then  buy  Flexo  dengan  support  66.67%  dan confidence 100%.

## REFERENSI (Reference)
[1]  Erma  Delima  Sikumbang,  Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori, Vol. 4, No 1, 2018.
[2]  Elischa Febrivani, Saifullah, Riki Winanjaya, Penerapan Data Mining Asosiasi Pada Persediaan Obat, Vol 3, No 3, 2021
[3]  Nita  Syahputri,  Penerapan  Data  Mining  Asosiasi  pada  Pola  Transaksi  dengan  Metode  Apriori, Vol 4, No 2, 2020.
[4]  Oktavian  Nyuwito  Hari,  Penerapan  Data  Mining  Pada  Transaksi  Penjualan  Produk  Herbalife Nutrition Menggunakan Metode Apriori, Vol 2 No 1, 2021.
[5]  Golda  TM  Napitupul,  Anggi  Oktaviani,  Dahlia  Sarkawi,  Ita  Yulianti,  Penerapan  Data  Mining Terhadap  Penjualan  Pipa  Pada  CV.  Gaskindo  Sentosa  Menggunakan  Metode  Algoritma AprioriVol. 1 No.4, 2019
[6]  Ariefana  Ria  Riszky,  Mujiono  Sadikin,  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan, DOI: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108, 2019
[7]  Windania Purba, Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Apriori Untuk Menyusun Pola Persediaan Inventaris Barang Pada Biro Sarana Dan Prasarana Universitas Prima Indonesia, Vol. 3 No.2, 2019
[8]  Natalia  Silalahi,  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Prediksi  Penjualan  Prabot  Rumah  Tangga Menggunakan Metode Apriori Pada Toko Hasanah Mart, Vol. 2 No.1, 2020
[9]  Elischa Febrivani, Saifullah, Riki Winanjaya, Penerapan Data Mining Asosiasi Pada Persediaan Obat, Vol. 3 No.3, 2021
[10] Rintho Rante Rerung, Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk, Vol. 3 No.1, 2018
[11] Muhammad Syahril, Kamil Erwansyah, Milfa Yetri, Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma Apriori, Vol. 3 No.1, 2020
[12] Bella Audi Najib, Nining Suryani, Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Lapis Bogor Sangkuriang Dengan Metode Algoritma Apriori, Vol. 6 No. 1, 2020
[13] Robby  Takdirillah,  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan, Vol. 4 No. 1, 2020
[14] Dini  Silvi  Purnia,  Ai  Ilah  Warnilah,  Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori, Vol. 2 No. 2, 2017
[15] Ahmad Rifqy Alfiyan, Ahmad Hafidzul Kahfi, Mochammad Rizky Kusumayudha, Muhammad Rezki, Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Di Freshfood, Vol 4 No. 1, 2019